論文の概要: Mining Quantum Software Patterns in Open-Source Projects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06281v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 19:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.728
• Title: Mining Quantum Software Patterns in Open-Source Projects
• Title（参考訳）: オープンソースプロジェクトにおける量子ソフトウェアパターンのマイニング
• Authors: Neilson Carlos Leite Ramalho, Erico A. da Silva, Higor Amario de Souza, Marcos Lordello Chaim,
• Abstract要約: 本稿では,80のオープンソースプロジェクトのJupyter Notebook 985について,実際に量子パターンがどのように適用されているのかを実証研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19999259391104393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing has become an active research field in recent years, as its applications in fields such as cryptography, optimization, and materials science are promising. Along with these developments, challenges and opportunities exist in the field of Quantum Software Engineering, as the development of frameworks and higher-level abstractions has attracted practitioners from diverse backgrounds. Unlike initial quantum frameworks based on the circuit model, recent frameworks and libraries leverage higher-level abstractions for creating quantum programs. This paper presents an empirical study of 985 Jupyter Notebooks from 80 open-source projects to investigate how quantum patterns are applied in practice. Our work involved two main stages. First, we built a knowledge base from three quantum computing frameworks (Qiskit, PennyLane, and Classiq). This process led us to identify and document 9 new patterns that refine and extend the existing quantum computing pattern catalog. Second, we developed a reusable semantic search tool to automatically detect these patterns across our large-scale dataset, providing a practitioner-focused analysis. Our results show that developers use patterns in three levels: from foundational circuit utilities, to common algorithmic primitives (e.g., Amplitude Amplification), up to domain-specific applications for finance and optimization. This indicates a maturing field where developers are increasingly using high-level building blocks to solve real-world problems.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングは、暗号、最適化、材料科学などの分野への応用が期待されているため、活発な研究分野となっている。 これらの開発に加えて、フレームワークやハイレベルな抽象化の開発がさまざまなバックグラウンドから実践者を惹きつけているため、量子ソフトウェア工学の分野にも課題と機会が存在している。 回路モデルに基づく初期量子フレームワークとは異なり、最近のフレームワークとライブラリは量子プログラムを作成するために高レベルの抽象化を利用する。 本稿では,80のオープンソースプロジェクトのJupyter Notebook 985について,量子パターンを実際にどのように適用するかを実証研究する。 私たちの仕事は2つの主要な段階を巻き込んだ。 まず、量子コンピューティングの3つのフレームワーク(Qiskit、PennyLane、Classiq)から知識ベースを構築しました。 このプロセスにより、既存の量子コンピューティングパターンカタログを洗練・拡張する9つの新しいパターンを特定し文書化しました。 第二に、大規模なデータセット全体にわたってこれらのパターンを自動的に検出する再利用可能なセマンティック検索ツールを開発し、実践者に焦点を当てた分析を行った。 この結果から,基礎回路ユーティリティから一般的なアルゴリズムプリミティブ(例えば振幅増幅),ファイナンスと最適化のためのドメイン固有のアプリケーションまで,3つのレベルにパターンが使用されていることがわかった。 これは、開発者が現実世界の問題を解決するために高レベルなビルディングブロックをますます利用している成熟した分野を示している。

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